發(fā)布時間：2018-11-27 14:31

【摘要】：配送網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化問題是供應(yīng)鏈管理的重要難題,其處理好壞直接影響企業(yè)的經(jīng)濟效益和顧客的利益,已成為運籌學(xué)、組合優(yōu)化以及管理科學(xué)領(lǐng)域研究的熱點。本文以車輛路徑問題(VRP)、定位-路徑問題(LRP)和同時配集貨定位-路徑問題(LRPSPD)為例研究配送網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化問題。因現(xiàn)實生活中,經(jīng)常出現(xiàn)某些信息無法提前獲知的情況,屬于不確定范疇,而確定范疇下的研究理論和方法不一定可行,因此,研究解決這類問題具有重要意義。文中采用模糊化處理不確定因素,研究模糊環(huán)境下的VRP、LRP和LRPSPD。在模糊VRP中以模糊需求VRP (VRP with Fuzzy Demand, VRPFD)為例,考慮車輛容量限制,設(shè)計混合分散搜索算法(Hybrid scatter search algorithm, HSSA)求解,提出符合VRPFD特征的全局調(diào)整優(yōu)化策略進行實時調(diào)整,最后驗證了算法和策略的有效性；在模糊LRP中以同時具有模糊需求和模糊旅行時間的定位-路徑問題(Location-Routing Problem with Fuzzy Demand and Fuzzy Travel Times, LRPFDFTT)為例,考慮客戶時間窗要求和車輛容量限制,模擬模糊需求和模糊旅行時間的聯(lián)合影響,建立帶變動補償?shù)臋C會約束模型,設(shè)計混合模擬退火算法(Hybrid simulated annealing algorithm, HSAA)求解,最后驗證了模型和算法的有效性；在模糊LRPSPD中以配貨需求和集貨需求均為模糊需求的同時配集貨定位-路徑問題(LRP with simultaneous fuzzy pickup and fuzzy delivery, LRPSFPFD)為例,考慮車輛容量限制,建立符合LRPSFPFD問題特性的三維指數(shù)MIP模型,通過優(yōu)化軟件LINGO求解簡單算例驗證了模型的正確性,設(shè)計變鄰域分散搜索算法(variable neighborhood scatter search, VNSS)求解,最后驗證了算法的有效性；在應(yīng)用中以B2C模糊配送網(wǎng)路優(yōu)化問題為例研究這類問題在B2C領(lǐng)域的應(yīng)用,針對問題特性建立了可協(xié)調(diào)模糊-靜態(tài)LAP和確定-動態(tài)VRP的模糊雙層規(guī)劃模型,并設(shè)計嵌入隨機算法和禁忌搜索算法的遺傳算法求解,驗證了模型和算法的有效性。
[Abstract]:Distribution network optimization is an important problem in supply chain management. Its treatment directly affects the economic benefits of enterprises and the interests of customers. It has become a hot research topic in the fields of operations research, combination optimization and management science. In this paper, the vehicle routing problem (VRP),) -routing problem (LRP) and the simultaneous cargo location-path problem (LRPSPD) are taken as examples to study the distribution network optimization problem. In real life, some information can not be known in advance, which belongs to the category of uncertainty, but the research theory and method under certain category is not necessarily feasible. Therefore, it is of great significance to study and solve this kind of problems. In this paper, VRP,LRP and LRPSPD. in fuzzy environment are studied by using fuzzy processing of uncertain factors. In fuzzy VRP, taking fuzzy requirement VRP (VRP with Fuzzy Demand, VRPFD) as an example, considering the limitation of vehicle capacity, a hybrid decentralized search algorithm (Hybrid scatter search algorithm, HSSA) is designed to solve the problem, and a global adjustment optimization strategy which conforms to the characteristics of VRPFD is proposed for real-time adjustment. Finally, the effectiveness of the algorithm and strategy is verified. In fuzzy LRP, the location-path problem (Location-Routing Problem with Fuzzy Demand and Fuzzy Travel Times, LRPFDFTT) with both fuzzy requirements and fuzzy travel time (Location-Routing Problem with Fuzzy Demand and Fuzzy Travel Times, LRPFDFTT) is taken as an example to consider customer time window requirements and vehicle capacity constraints. The combined effect of fuzzy requirements and fuzzy travel time is simulated, and an opportunity constraint model with variable compensation is established, and a hybrid simulated annealing algorithm (Hybrid simulated annealing algorithm, HSAA) is designed to solve the problem. Finally, the validity of the model and the algorithm is verified. In fuzzy LRPSPD, taking the location-path problem (LRP with simultaneous fuzzy pickup and fuzzy delivery, LRPSFPFD), which is a fuzzy demand and a fuzzy requirement, as an example, considering the limitation of vehicle capacity, a three-dimensional exponential MIP model is established, which conforms to the characteristics of the LRPSFPFD problem. A simple example of optimization software LINGO is used to verify the correctness of the model. The variable neighborhood decentralized search algorithm (variable neighborhood scatter search, VNSS) is designed. Finally, the validity of the algorithm is verified. Taking the B2C fuzzy distribution network optimization problem as an example, this paper studies the application of this kind of problem in the B2C domain. According to the characteristics of the problem, a fuzzy bilevel programming model is established, which can coordinate fuzzy static LAP and determination-dynamic VRP. The genetic algorithm of embedding random algorithm and Tabu search algorithm is designed to verify the validity of the model and algorithm.
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：U116.2

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本文編號：2361126